\section{总结与展望}\label{conclusion}

\subsection{全文总结}



本文主要目标是解决传统方法在室内场景弱纹理区域重建效果不好的问题，具体面对的挑战是视图缺失以及室内环境纹理较弱难。对于前者本文利用全景图信息丰富的特性，
使用E2P算法将其转换为较多视图，从而丰富了视图信息；对于后者，本文提出了将深度学习特征点与深度学习匹配算法引入传统算法的思路，选择使用Superpoint进行特征点提取，
使用Superglue进行特征点匹配，通过实验证明了该方案在
弱纹理条件下的特征点匹配更加丰富、分布更加均匀，使用该方案的匹配对进行三维重建的结果更加精准，相比于传统算法取得了进步。

另外在本文在实现过程中，充分发挥面向对象的编程思想，将代码模块化，实现了多种特征点、多种匹配算法、多种MVS算法
组合的三维重建工具箱。

本文通过大量的重建实验，首先从重建效果上直观进行比较，接着通过利用ETH3D数据集对精度与丰富度上进行了评估。从这些结果中可以证明：

\begin{itemize}
    \item 本文方法是可行的，可以完成重建
    \item 本文方法的重建效果相比于Colmap取得了一定的进步，精度取得了较好的提升
    \item 本文在全景图的实际重建中，出于保持重建精度的考虑舍弃了顶部和底部的图像，从而导致了信息缺失。
    \item 本文的MVS算法仍然使用的是Colmap的MVS算法，即基于PMS的稠密重建，这使得在弱纹理区域由于光度一致性检验方法的缺陷导致点云不够稠密，这是本文的缺陷。
\end{itemize}



\subsection{未来工作展望}
限于时间与精力，本文的工作尚存在缺陷，这在上一节中已经进行了总结。后续本文的主要改进方向包括三点：

我们希望能够将MVS部分的算法替换为可以适配弱纹理环境的算法。在本文的设计阶段已经接触到了一些适配弱纹理的MVS算法，包括ACMP系列、PatchmatchMVS等。
可以考虑参考这些算法并进行复现，在其基础上改进以实现更加稠密、精度更高的点云效果。

另外，由于在本文代码的设计过程中留出了方便且完整接口，因此可以未来希望可以为该工具箱设计一个交互界面，通过服务器、客户端的方式让三维重建服务于更多的人。

最后，本文在全景图的处理方面舍弃了畸变较大的两个区域，这导致了一定的信息缺失。因此未来希望能够找到更加鲁棒的处理方式，在保证信息准确度的条件下，尽可能利用全景图的信息。

综上所述，基于深度学习的室内全景三维重建仍然存在很多有待解决的问题，该问题仍然存在优化空间，需要我们不断进行探索与改进。